Lehrveranstaltungen in der Informatik

Anwendungen der Mensch-Computer-Interaktion 2

Prof. Dr. K. Hartmann

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Inhalt

  • Visualisierungspipeline
  • Techniken der Daten-Visualisierung
  • Datenmodell: Datenbeschreibung und -auswahl
  • Mapping: Von Daten zur Geometrie
  • Kartierung abstrakter Daten
  • Graphen-Layout
  • Evaluation von Visualisierungen

In den begleitenden Workshops wird die Datenanalyse und Visualisierung existierender Datensets praktisch erprobt und und die Entwicklung eigener Anwendungen begleitet.

Organisation

4-std.

Schwerpunktfach Mensch-Computer-Interaktion

Sprache: deutsch

Präsenzstudium: 60 h, Eigenstudium: 90 h
Gesamtaufwand: 150 h

Leistungspunkte (credit points): 5

Vorbedingungen: Orientierungsprüfung

Prüfung: PL

Lernziele

Sie können Diagramme lesen und konstruieren. Sie sind in der Lage, Evaluationen zu entwerfen und durchzuführen, welche die Effek- tivität von Visualisierungen untersuchen. Sie können eigene Visualisierungen mit Hilfe üblicher Programmiersprachen umsetzen.

In vielen Anwendungsgebieten entstehen riesige Datenmengen, anhand derer Experten wichtige Entscheidungen treffen. Ein gutes Beispiel dafür sind umfangreiche Wirtschaftsdaten, Unternehmensnachrichten und Börsenkurse, welche die Grundlage (riskanter) Entscheidungen über Kauf und Verkauf von Aktien sind. Der schiere Umfang der vorhandenen Daten verhindert, dass die Experten ihre Entscheidungen durch Inspektion aller Datensätze treffen. Automatische Aufbereitungsmechanismen unterstützen solch komplexe Entscheidungsprozesse aber nur unzulänglich.

Das Ziel des relativ neuen und schnell wachsenden Forschungszweiges Informationsvisualisierung ist es, die Vorzüge des visuellen Wahrnehmungskanals zur parallelen Verarbeitung einer Vielzahl von Informationen in interaktiven Werkzeugen auszunutzen. Solche Visualisierungen oder Diagramme sind keine Abbilder eines existierenden oder imaginären Objektes. Effektive Diagramme unterstüt- zen die Prozesskette Sehen – Erkennen – Verstehen bestmöglich. Durch eine gezielte Datenauswahl und die Anpassung aller Parameter der Darstellung können so große Datenmenge interaktiv exploriert oder Hypothesen überprüft werden.

Literatur

M. Card, S. Card: Readings in Information Visualisation. Using Vision to Think. Morgan Kaufmann (1999)

H. Schumann, W. Müller: Visualisierung. Springer (1999)